データ分析の新しいアプローチ
こんにちは。社内にデータたくさんありますよね。でも、専門家じゃないと見られないとか、ツールが難しくてみたいに感じることはありませんか?
ありますよね。その壁。
今日はその壁を壊せるかもしれない技術の話です。
なんか、人に質問するみたいに話しかけるだけで、データベースから情報を引き出してくれる会話AI。
そのAIエージェント構築に関するセミナー資料とか記事がありまして、それをもとに何がすごいのかな、どう役立つのかなっていうのを探っていきます。
まさにデータ活用の壁を取り払う技術ですよね。
これまでだとSQLとか、専門知識がないと難しかったのが、それが自然な普通の日本語で対話してデータにアクセスできると。
今回特に注目しているのが、Googleのビッグクエリっていうデータベース。
大規模データに強いですよね。
それと、Mevoっていう会話AIを作るプラットフォーム。
これを連携させる方法なんですけど、資料によるとプログラミング、これいらないらしいんですよ。
そうなんです。そこが大きいですよね。
しかも基本的な設定なら、30分とかでできちゃうこともあるって。
その手軽さは本当に魅力ですね。
ユーザーが、例えば今月の売り上げどう?って聞くだけで、AIが裏でビッグクエリに問い合わせて、結果を分かりやすく教えてくれる。
ただ数字が出るだけじゃなくて。
例えば、先月と比べてちょっと減ってますね、みたいな比較とか、あとはデータから読み取れる傾向みたいなものまで示してくれる可能性があるんです。
なるほど。セミナーのデモでも実際に売り上げデータを分析してましたよね。
ありましたね。
地域別の売り上げを教えてって聞いたら、すぐ数字が出てきて。
さらに、売り上げが下がっている地域の原因って何かな、みたいな。深掘りもAIが手伝ってくれるイメージですかね。
そうですね。あとバスケットボールのBリーグの選手データ分析の例も。
ありましたね。
総得点の上位20名は?って聞くと、パッとリストが出てくる。
あれは面白かったです。
要は売り上げデータでもスポーツの成績でも構造化されていれば、いろいろなデータに応用できるってことですね。
なるほど。でもAIがそんな風に賢く答えるには、やっぱり何か設定のコツみたいなものがあるんですよね。
その通りです。一番大事なのはデータベースの構造。スキーマ情報って言うんですけど、これをAIにちゃんと教えることなんです。
スキーマ情報?
はい。データベースの地図と本例みたいなものですね。どのテーブルにどういう意味のデータ、例えばこれは売り上げ、こっちは顧客ID、これは日付みたいな、そういうのをAIがちゃんと理解できるように設定する。
ここがしっかりしてると、AIはユーザーの質問の意図を汲み取って、適切なデータをちゃんと探してこれるわけです。
なるほど。じゃあ、ただ繋ぐだけじゃなくて、データの中身をAIに分かるように翻訳してあげる作業が必要で、それが精度を決めると。
ええ、まさしく。その翻訳の質がAIの賢さを左右すると言ってもいいですね。
うーん、この技術が広がると、使える場面って本当にいろいろありそうですね。
データの民主化と新たな可能性
そうですね。資料にもありましたけど、例えば経営のデータ分析、売り上げとかコストとか、あとはサービスの運用データ、ウェブサイトの訪問数とか顧客の動きとかですね、それから現場でのトラブルシューティングの支援。
トラブルシューティング。
ええ、例えばお客様の問題解決に必要な情報をパッと検索するとか、いろいろな場面が考えられます。
今までだったら、分析の専門部署とか担当の人しかできなかったようなことが。
そうなんです。それが現場の誰でも必要な時に、自分の言葉でデータにアクセスして、何か気づきを得られるようになる。
まさに最初に言ったデータ分析の民主化ですね。
ええ、そういうことだと思います。特別なスキルがなくても、会社のデータと普通に対話できるような。
これは組織の意思決定のスピードとか質とかを大きく変えるかもしれませんね。
その可能性は十分ありますね。データに基づいた判断がもっと早く、もっと多くの人によって行われるようになる。
すごいですね。最後にこれを聞いているあなたにもちょっと考えてみてほしいんですが、もしあなたの会社の誰もが会社のあらゆるデータに対して普通の言葉で自由に質問できるようになったとしたら、
そこから最初にどんな新しい発見とか、あるいは思いもよらない改善とかが生まれると思いますか。
